ConcurrentHashMap 的 size() 返回近似值，适用于监控等低精度场景；需强一致性时应停写后遍历或用独立原子计数器；禁用 parallelStream 统计。
ConcurrentHashMap 的 size() 方法返回的是近似值，不是严格精确的实时总数。这是设计使然——它在高并发下牺牲一点精度，换取极高的读写性能。如果你需要“准确”统计，关键在于明确“准确”的定义：是强一致性（绝对精确到毫秒级），还是业务可接受的最终一致（例如统计任务执行期间无写入）？下面分场景说明可行方案。
直接调用 size() 适用于大多数业务场景
该方法内部会汇总 baseCount 和所有 CounterCell 中的计数值，结果反映的是调用瞬间的尽力而为的快照。在写操作不频繁或对精度要求不苛刻时（如监控大盘、日志采样），这就是最轻量、最推荐的方式。
- 无需加锁，无性能损耗
- JDK 8+ 已优化为 LongAdder 风格，冲突概率低，误差通常极小（尤其在中低并发下）
- 注意：若刚完成大批量 put/remove，而 counterCells 尚未完全刷新，
size()可能略滞后
需要强一致性总数？必须停写 + 全量遍历
唯一能获得「绝对准确」总数的方法，是确保统计过程中无任何写操作，并手动遍历所有桶（bin）。但这会带来严重代价：
- 需外部协调：暂停所有
put/remove线程（例如通过信号量或业务层灰度控制） - 遍历本身不加锁，但需容忍遍历时链表/红黑树结构可能被其他线程修改（JDK 8+ 遍历基于 volatile 读，能保证看到已提交的节点）
- 代码示例：
long count = map.entrySet().stream().count();—— 实际触发全表遍历，性能随数据量线性下降，千万级数据可能耗时数秒
替代方案：用原子计数器配合业务逻辑
如果业务本身对总数有强依赖（如库存校验、配额管理），更健壮的做法是不依赖 ConcurrentHashMap 自身计数**，而是单独维护一个 LongAdder 或 AtomicLong：
- 每次
put(key, value)成功且是新增元素时，counter.increment() - 每次
remove(key)成功时，counter.decrement() - 该计数器与 map 操作组成原子逻辑（可用 CAS 或 synchronized 包裹），精度由业务控制
- 优势：读取
counter.longValue()是 O(1) 且绝对准确；缺点是增加编码复杂度和少量写开销
特别提醒：避免误用 parallelStream 统计
有人尝试用并行流：map.keySet().parallelStream().count()
这不仅不能提高准确性，反而因并发遍历可能重复计数或遗漏（ConcurrentHashMap 的迭代器是弱一致性，不保证遍历期间结构不变）。该方式既慢又不准，应杜绝。
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